KI-Projekt­management, Ethik, Recht und Consulting

Passt der Kurs zu dir?

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   Motivation und Lernbereitschaft
2. 2
   Zuverlässigkeit im jeweiligen Arbeitsfeld
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   Konkrete Zulassung des gewählten Weges prüfen

Das lernst du

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   Zielsetzung
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   Die Weiterbildungsmaßnahme vermittelt umfassende Kenntnisse im Bereich der Künstlichen Intelligenz (KI) und deren Anwendung in verschiedenen beruflichen Kontexten. Der Fokus liegt auf der strategischen und operativen Nutzung von KI-Technologien, der Berücksichtigung ethischer und rechtlicher Rahmenbedingungen sowie der Implementierung und dem Management von KI-Projekten. Die Inhalte bereiten auf die Rolle eines KI-Consultants oder Projektmanagers im KI-Umfeld vor.
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   Inhalte
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   Die Weiterbildung gliedert sich in mehrere Module

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   KI für Projektmanager:innen

   Einführung in Künstliche Intelligenz und deren Grundlagen.
   Spezifische KI-Anwendungen im Projektmanagement.
   Nutzung von Foundation Models und Open-Source KI-Tools.
   Integration von KI in den Projektalltag.
   Implementierung von KI-Projekten.
   Ethische, datenschutzrechtliche und rechtliche Aspekte der KI-Nutzung.
   Evaluation von KI-Lösungen.
   Vermittlung von Soft Skills für KI-Projekte, einschließlich Kommunikation, Führung und Veränderungsmanagement.
   Einbindung von Exkursen zu Projektmanagement und der Arbeit mit ChatGPT.
   Behandlung rechtlicher Rahmenbedingungen für die KI-Verwendung.

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   Ethik und Recht in der Künstlichen Intelligenz

   Grundlagen der Ethik und des Rechts im Kontext von KI.
   Überblick über den EU AI Act.
   Aspekte der Transparenz und Nachvollziehbarkeit von KI-Systemen.
   Datenschutz und Datensicherheit im Umgang mit KI.
   Thematisierung von algorithmischer Fairness und Diskriminierungsfreiheit.
   Erörterung ethischer Prinzipien und deren Anwendung in der KI.
   Konzepte für Governance und Compliance im KI-Bereich.
   Betrachtung internationaler Perspektiven und Vergleiche.

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   KI Consultant (v2.0)

   Einführung in das KI-Consulting.
   Durchführung von Unternehmensanalysen zur KI-Readyness.
   Identifikation von KI-Potenzialen in Unternehmen.
   Konzeption von KI-Pilotprojekten.
   Strategien für Daten und Infrastruktur im KI-Umfeld.
   Change Management und Schulungsansätze für KI-Implementierungen.
   Methoden zur Erfolgsmessung und Skalierung von KI-Lösungen.
   Exkurse zu spezifischen Tools und Technologien wie Flowise, API-Integration, Azure-basierte KI-Anwendungen und Self-hosted interne KI-Anwendungen.
   Vorbereitung von Managementpräsentationen.
   Sammlung relevanter Ressourcen und Einblicke in KI in deutschen Unternehmen.
   Lernziele

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   Nach Abschluss der Weiterbildung sind die Teilnehmenden in der Lage

   Grundlegende Konzepte der Künstlichen Intelligenz zu verstehen und zu erklären.
   KI-Anwendungen gezielt im Projektmanagement einzusetzen.
   Ethische und rechtliche Herausforderungen im Umgang mit KI zu identifizieren und Lösungsansätze zu entwickeln.
   KI-Projekte von der Konzeption bis zur Implementierung und Evaluation zu planen und zu steuern.
   Unternehmen hinsichtlich ihrer KI-Readyness zu analysieren und Potenziale zu identifizieren.
   Strategien für Datenmanagement und Infrastruktur im KI-Kontext zu entwickeln.
   Change Management Prozesse bei der Einführung von KI-Lösungen zu gestalten.
   Spezifische KI-Tools und Technologien anzuwenden.
   Kommunikations- und Führungsfähigkeiten für KI-Projekte zu stärken.
   Berufsperspektiven
   Die erworbenen Kompetenzen qualifizieren für Tätigkeiten in den Bereichen Projektleitung, IT-Management, IT-Consulting und strategische Unternehmensentwicklung mit Schwerpunkt auf Künstlicher Intelligenz. Absolvent:innen können KI-Initiativen in Organisationen planen, umsetzen und managen. Mögliche Einsatzfelder finden sich in der Entwicklung von KI-Strategien, der Leitung von KI-Implementierungsprojekten und der Beratung von Unternehmen bei der Einführung und Nutzung von KI-Technologien. Die Inhalte sind relevant für Berufsfelder, die sich mit der strategischen und operativen Anwendung von KI befassen.

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   Berlin

   21.12.2026 · Blended Learning · Teilzeit · 3–6 Monate · 1.000–5.000 €

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   Bielefeld

   21.12.2026 · Blended Learning · Teilzeit · 3–6 Monate · 1.000–5.000 €

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   Bremen

   21.12.2026 · Blended Learning · Vollzeit · 1–3 Monate · 1.000–5.000 €

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   Dortmund

   21.12.2026 · Blended Learning · Vollzeit · 1–3 Monate · 1.000–5.000 €

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   Freiburg im Breisgau

   21.12.2026 · Blended Learning · Teilzeit · 3–6 Monate · 1.000–5.000 €

Förderwege

Wer deinen Kurs zahlt

Brutto im Monat

Mitte und Viertel bundesweit

3 Schritte vom Kurs in den Beruf

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   KI auf echte Arbeitsaufgaben anwenden

   Deine Branchenkenntnis bleibt wertvoll, wenn du einen Prozess mit KI unterstützt und das Ergebnis prüfst. Gute Praxis beschreibt Ausgangslage, Daten, menschliche Kontrolle und eine überprüfbare Verbesserung, ohne Automatisierung pauschal zu versprechen. Beispiel: Bearbeite einen kleinen Prozess aus deinem bisherigen Beruf und vergleiche Zeitbedarf und Qualität vorher und nachher.

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   Fachwissen mit neuen Werkzeugen verbinden

   Branchenkenntnis, Kommunikation und Qualitätskontrolle bleiben wichtig. Gerade im Quereinstieg ergänzt du vorhandene Erfahrung durch ein Projekt mit Quellenprüfung, Versionierung, Freigabe und dokumentierten Grenzen. Beispiel: Ein Bewerbungsbeispiel beschreibt Aufgabe, verwendete Werkzeuge, Prüfung der Ergebnisse und Grenzen des Ansatzes.

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   Verantwortung schrittweise aufbauen

   Projektkoordination, Schulung und Prozessgestaltung verlangen mehr als Toolbedienung. Achte auf Inhalte zu Use-Case-Auswahl, Datenqualität, Prüfung, Dokumentation und Zusammenarbeit. Vergleiche die Kursaufgaben mit den Zielstellen, die du erreichen möchtest. Beispiel: Vergleiche einen Grundlagenkurs mit einem Projektkurs und entscheide nach deinem aktuellen Kenntnisstand.

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